がパンダから生じる値は、

Question

DF1

|Invoice # |Date  |Amount  
|12   |12/15/2015 |$10 
|13   |12/16/2015 |$11 
|14   |12/17/2015 |$12 

DF2

|Invoice # |Date  |Amount 
|12   |1/16/2016 |$10 
|14   |1/17/2016 |$12 

マージ= df1.merge（DF2、どのよう=左、=インボイス番号に）

|Invoice # |Date   |Amount 
|12   |12/15/2015 |$10 
|NaN  |NaN   |NaN 
|14   |1/17/2016 |$12 

をマージ欠落交換します

私がしたいことは、マージでNaNの値を返したInvoice 13を取得し、それをリストに配置することです。何か案は？

Answer 1

マージされた結果に、実際に左マージで何が起こっているか表示されていませんか？ここで

は、私は私はあなたが（私はパンダのバージョン0.19.0を使用しています）やろうとしていると思うものを再現しようとしたとき、私は何を得るのです。

merged = df1.merge(df2, how='left', on='Invoice #') 

その後、あなたはマスクすることができ

merged[merged['Amount_y'].isnull()] 

0123：および欠損値でそれらの行を含むデータフレームを取得しますそれらを一覧表示することにより、1つ以上の列に

merged['missing_from_df2'] = merged['Amount_y'].isnull() 

、他のデータフレームのように扱う、マスクされたデータフレームから物事を選択するには、インデックス（もしあなたが望むことに注意してください：

それとも、ブールフラグで列を作成複数の場合は、二重括弧を使用する必要があります）。

あなたは、あなたがそれを他のことをしたい場合は、構文を簡単にするために、新しい変数に保存することができます。

Answer 2

方法1
pd.concat + drop_duplicates

pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(subset=['Invoice #']) 

方法2

combine_first

df1.set_index('Invoice #').combine_first(df2.set_index('Invoice #')).reset_index() 

方法3
merge

df1.merge(df2, on='Invoice #', suffixes=['', '_'], how='left')[df1.columns] 

方法4
join

df1.join(df2.set_index('Invoice #'), on='Invoice #', rsuffix='_')[df1.columns] 

---

すべて
pd.concat + drop_duplicates最速

01タイミング

---

製造します